Nếu con bạn sắp vào đại học, bạn có thể đang lo lắng tự hỏi: "Con tôi nên học ngành gì để không bị lỗi thời?" Khi được hỏi câu hỏi này tuần này, CEO của NVIDIA, Jensen Huang, đã đưa ra câu trả lời ngắn gọn: "Tôi không cho rằng ngành học của họ quan trọng. Tất cả những điều quan trọng trong quá khứ vẫn sẽ quan trọng trong tương lai."
Ông lập luận rằng thay vì trốn tránh trong một lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo không thể tiếp cận, tốt hơn hết là nên học cách sử dụng trí tuệ nhân tạo để làm sâu sắc thêm bất kỳ lĩnh vực nghiên cứu nào.
Trí tuệ nhân tạo không thể kể chuyện thay bạn.
Trong cuộc phỏng vấn, Jensen Huang đã nêu tên một số lĩnh vực mà ông cho rằng sẽ vẫn có giá trị trong kỷ nguyên AI: báo chí, kể chuyện, nghệ thuật và thiết kế. Thoạt nhìn, danh sách này dường như mâu thuẫn với logic thị trường chủ đạo rằng "học AI đồng nghĩa với an toàn".
Lý lẽ của ông nằm ở bản chất của một kỹ năng. Lấy các nhà báo làm ví dụ, ông nói rằng những người phỏng vấn giỏi nhất không chỉ chuẩn bị kỹ lưỡng mà còn "tập trung vào hiện tại, lắng nghe cẩn thận và phản hồi linh hoạt".
Ba hành động này, khi kết hợp lại, thực chất mô tả một phán đoán mang tính ngữ cảnh cao—biết khi nào nên đặt câu hỏi tiếp theo, khi nào nên im lặng và khi nào một cái nhìn có sức mạnh hơn mười câu hỏi. Trí tuệ nhân tạo có thể phân tích bản ghi và tìm kiếm thông tin bối cảnh, nhưng nó không thể nhận biết được khoảng lặng khi giọng điệu của người được phỏng vấn đột nhiên trở nên nhỏ nhẹ, cũng như không thể xác định liệu sự im lặng đó là sự né tránh hay là dấu hiệu của một lời tuyên bố chân thật.
"Khả năng kể chuyện sẽ quan trọng như nhau trong hiện tại cũng như trong tương lai." Đây là một trong số ít những phát biểu trực tiếp của Huang trong cuộc phỏng vấn này.
Do đó, ông cho rằng rằng không cần phải lo lắng về việc "nên chọn môn học nào" trước tiên. Thay vào đó, người ta nên tạm gác lại niềm đam mê hiện tại của mình, dù đó là văn học, sinh học, âm nhạc hay kỹ thuật, rồi tự hỏi một câu: Trí tuệ nhân tạo có thể thúc đẩy tốc độ học tập đến mức nào, có thể mài dũa kỹ năng đến mức nào, và có thể mang lại ý nghĩa cho cuộc sống trên con đường này đến mức nào?
Nếu bạn thay đổi chủ đề câu hỏi từ "Tôi nên tránh điều gì?" thành "Tôi có thể khuếch đại điều gì?", toàn bộ cấu trúc câu trả lời sẽ được viết lại.
Liệu trí tuệ nhân tạo có làm cho con người trở nên ngu ngốc hơn? Ông đã trực tiếp bác bỏ giả thuyết này.
Một mối lo ngại khác xung quanh trí tuệ nhân tạo là "con người sẽ thoái hóa do quá phụ thuộc vào AI". Trong cuộc phỏng vấn này, Jensen Huang đã thách thức giả định đó.
Lập luận của ông dựa trên một phép so sánh lịch sử: sự trỗi dậy của mọi làn sóng công nghệ lớn cuối cùng đều củng cố, chứ không phải kìm hãm, tham vọng của con người. Ông không sử dụng các lý thuyết trừu tượng, mà thay vào đó, ông đưa logic này trở lại thời kỳ máy tính cá nhân: những người từ chối học cách sử dụng máy tính cá nhân cuối cùng là những người bị thay thế; những người học được cách sử dụng máy tính cá nhân nhờ đó có thể tiếp cận những công việc trước đây không có.
Nguyên tắc tương tự vẫn áp dụng ngày nay: kế toán viên không biết sử dụng Excel sẽ thua thiệt so với những người biết sử dụng; chuyên gia tài chính không biết sử dụng phân tích hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo sẽ thua thiệt so với những người đồng nghiệp biết cách để trí tuệ nhân tạo chạy các mô hình và tập trung vào việc tự mình diễn giải kết quả. Các công cụ có thể khác nhau, nhưng logic vẫn vậy.
Áp dụng phép so sánh này vào kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo, ta có câu nói nổi tiếng của ông: "Bạn sẽ không mất việc vì trí tuệ nhân tạo, bạn chỉ mất việc vì những người biết cách sử dụng trí tuệ nhân tạo hơn bạn."
Theo đánh giá của Jensen Huang, sau khi trí tuệ nhân tạo tự động hóa nhiều nhiệm vụ ở cấp độ thực thi, nó sẽ đẩy con người lên nhiệm vụ cấp cao hơn, cụ thể là những nhiệm vụ đòi hỏi khả năng phán đoán và sáng tạo. Đây là cuộc thảo luận về "sự thay đổi bản chất của công việc", chứ không phải "sự biến mất của các công việc".
Các báo cáo liên quan
